ה-AI כבר יוצאת מהמסך – השאלה היא אם התשתיות יעמדו בקצב

בשנים האחרונות, רוב הדיון סביב בינה מלאכותית התמקד במודלים: איזה מהם גדול יותר, איזה חכם יותר ומי מהם משיג את התוצאות הטובות ביותר. מדי זמן מה מופיע מודל חדש, מהיר יותר, מדויק יותר או יצירתי יותר מקודמיו, והמרוץ נדמה כמו תחרות אינסופית על כוח חישוב ויכולות. אלא שבזמן שהזרקור מופנה אל המודלים עצמם, מתרחש שינוי עמוק הרבה יותר, כזה שעלול להכתיב את העתיד של התחום כולו.

הבינה המלאכותית כבר לא נשארת בתוך צ'טבוטים, מנועי חיפוש או מסכי מחשב. היא מתחילה לחדור למפעלים, לכלי רכב, לרובוטים, למערכות בריאות, לערים חכמות ולתשתיות קריטיות. במילים אחרות, ה-AI עוברת מהעולם הדיגיטלי אל העולם הפיזי. וככל שהיא עושה זאת, מתברר שהאתגר המרכזי הוא לא רק אלגוריתמי או חישובי.

מאחורי כל תשובת AI עומדים שרתים, רשתות תקשורת, מרכזי נתונים, מעבדים, מערכות קירור, צריכת אנרגיה ותנועת נתונים בהיקפים אדירים. כל שיפור ביכולת של המודל מייצר ביקוש גדול יותר לחישוב, לאחסון ולהעברת מידע. ההצלחה של הבינה המלאכותית יוצרת, במידה מסוימת, גם את המגבלה הבאה שלה.

חשוב להסתכל מאחורי הקלעים

קל להבין מדוע תשומת הלב הציבורית מופנית למודלים. קל יותר להתרשם ממערכת שמנהלת שיחה טבעית, מייצרת תמונות או כותבת קוד, מאשר מטכנולוגיות התקשורת והתשתית שפועלות מאחורי הקלעים. אולם, ככל שהשימושים בבינה מלאכותית הופכים למעשיים יותר, כך מתברר שהמודל הוא רק רכיב אחד בתוך מערכת רחבה הרבה יותר.

דמיינו רובוט תעשייתי שצריך לזהות חריגה בפס ייצור בזמן אמת, רכב אוטונומי שמקבל החלטה בתוך שברירי שנייה או מערכת רפואית שמנתחת כמויות עצומות של מידע כדי לסייע בקבלת החלטות. בכל אחד מהמקרים הללו לא מספיק שהמודל יהיה חכם. הוא חייב לקבל נתונים בזמן, להעביר אותם במהירות, לפעול באופן אמין ולצרוך כמות סבירה של משאבים. כאשר הבינה המלאכותית מתחילה לפעול בעולם הפיזי, התשתית הופכת לחלק בלתי נפרד מהמוצר.

לכן, השאלה המעניינת של השנים הקרובות היא לא רק איזה מודל ינצח, אלא איזו תשתית תאפשר למודלים לפעול בקנה מידה עולמי. זה מתחלק לכמה שאלות: כיצד ניתן להעביר כמויות עצומות של מידע מהר יותר? איך אפשר להתמודד עם צריכת החשמל המאמירה של מערכות ה-AI? וכיצד ניתן להביא יכולות בינה מלאכותית קרוב יותר למקום שבו הנתונים נוצרים וההחלטות מתקבלות?

השאלה המעניינת של השנים הקרובות היא לא רק איזה מודל ינצח, אלא איזו תשתית תאפשר למודלים לפעול בקנה מידה עולמי

אלה כבר לא שאלות של תוכנה בלבד. הן נוגעות לשבבים, לתקשורת, למחשוב, לאנרגיה ולדור הבא של תשתיות דיגיטליות. דווקא שם עשויות להסתתר חלק מההזדמנויות הגדולות ביותר של העשור הקרוב.

הזדמנות משמעותית לישראל

עבורנו, כמדינת ישראל וכתעשיית ההיי-טק הישראלית, מדובר בהזדמנות משמעותית במיוחד. לצד ההצלחה בתחומי התוכנה והסייבר, האקו-סיסטם המקומי מחזיק ביכולות עמוקות בתחומי השבבים, התקשורת, הדיפ-טק, הרובוטיקה והמערכות החכמות. ככל שהמוקד של תעשיית ה-AI יתרחב משכבת האפליקציה אל שכבת התשתית עשויים להיפתח עבור חברות ישראליות אפיקי צמיחה חדשים ומשמעותיים.

המרוץ לבינה מלאכותית לא יוכרע רק על ידי מי שיבנה את המודל החכם ביותר. הוא יוכרע גם על ידי מי שיצליח להפוך את הבינה המלאכותית למהירה יותר, יעילה יותר, זמינה יותר ובת קיימא. ייתכן שפריצת הדרך הבאה בתחום ה-AI לא תגיע מהמודל עצמו, אלא ממה שנמצא מתחתיו.

הכותב הינו דירקטור פיתוח עסקי במעבדת החדשנות של NTT בישראל. הוא ישתתף בכנס Future of AI של Lynx מבית אנשים ומחשבים, שיתקיים ביום ד' הקרוב במלון הילטון בתל אביב. לפרטים נוספים ולהרשמה לכנס לחצו כאן.